644. CUSTOMIZING A LARGE LANGUAGE MODEL TO PROVIDE CLINICALLY TAILORED ADVICE FOR EMERGENCY ESOPHAGEAL IMPACTIONS
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background There is interest in applying Large Language Models (LLMsclinically, but they are not trained for medical purposes. Equally, the development of LLMsrequires significant time and financial resources. Customizing an existing LLM for clinical purposes may overcome these limitations and would be of interest to clinicians, patients, hospital managers, and government/policy makers. Methods Thirty patient cases with nonbony esophageal impactions were developed using guidance from UpToDate. Standardized prompts were engineered for physicians as the end user. The customization tool was applied to ChatGPT-4.0 to create the Esophageal Impaction Tool (GPT-EIT), which provides advice for managing patients with esophageal impactions. Both GPT-EIT and the generic ChatGPT-4.0 models were queried February 28th, 2024. Their performance was evaluated based on guidelines for the removal of foreign bodies from the European Society of Gastrointestinal Endoscopy. Outcome data was presented using descriptive statistics in the form of counts and percentages. Results The GPT-EIT provided accurate recommendations for 30/30 (100.0%) cases. Each case was managed appropriately, recommending that stable patients received endoscopy within 24 hours, while patients with drooling were recognized as a surgical emergency and advice was given to provide endoscopy within 2 hours, but no more than 6 hours. GPT-EIT also advised to consider the appropriateness of treatment for patients presenting at 97 years of age based on their comorbidities and health status. The generic ChatGPT-4.0 model produced accurate guidance for 14/30 (46.7%) of cases. Patients with signs of significant obstruction would not have received timely endoscopy (Table 1). Conclusions ChatGPT can be customized to overcome limitations with its training dataset to develop clinically relevant, accurate advice for esophageal impactions. Clinicians, patients, hospital managers, and policymakers should take note that this methodology may be applied for other clinical purposes to avoid limitations related to resource constraints with developing LLMsfrom scratch.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,005 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».